EPFL（洛桑联邦理工学院）

Deep Learning-Based Estimation of Ground Reaction Forces in Parkinsonian Gait Using an Optimized Set of IMU Data

基于深度学习的帕金森步态地面反作用力估计：使用优化的IMU数据集

Run Lin, Yingtian Tang, Jiawen Xu, Dongfei Huo, Lefan Wang, Helen Dawes, Dominic J. Farris, Dong Wang, Xijin Hua

机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Exeter Medical School（埃克塞特大学医学院） ； NIHR Exeter BRC（英国国立卫生研究院埃克塞特生物医学研究中心） 纠错

AI总结 本研究首次提出混合CNN-BiLSTM深度学习框架，用优化的IMU数据集估计帕金森患者垂直地面反作用力，仅需2个IMU即可实现稳健估计，为相关可穿戴系统提供实用方案。

Comments 13 pages, 5 figures, 6 tables. Published in IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

Journal ref IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 34, pp. 2729-2740, 2026

Spline Policy: A Structured Representation for Robot Policies

样条策略：机器人策略的结构化表示

Mengze Tian, Yiming Li, Sichao Liu, Auke Ijspeert, Sylvain Calinon

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院（EPFL）） ； Idiap Research Institute（Idiap研究 institute） 纠错

AI总结 提出样条策略（SP），用样条参数替代动作块，保留策略主干，支持连续轨迹解码、时域重采样、参数空间编辑及下游控制，并具有局部修正机制。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

(How) Learning Rates Regulate Catastrophic Overtraining

(如何) 学习率调节灾难性过训练

Mark Rofin, Aditya Varre, Nicolas Flammarion

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） 纠错

AI总结 研究通过隐式正则化分析学习率对微调中灾难性遗忘的影响，发现学习率大小影响模型收敛方向，并揭示学习率衰减加剧预训练模型尖锐性从而导致灾难性过训练。

Comments COLM 2026